Grammy Winners — анализ датасета
Для анализа я выбрала датасет, содержащий информацию о наградах и номинациях премии «Грэмми». Данные включают такие параметры, как год, категория номинации, артист, песня или альбом, а также наличие победителя в каждой номинации.
Эта тема показалась мне интересной, потому что она позволяет не только понять, какие категории наград доминировали в последние годы, но и спрогнозировать, какие номинации могут стать более популярными в будущем.
Изучение трендов может дать важную информацию о возможных изменениях в музыкальных предпочтениях и тенденциях, что особенно актуально для предсказания будущих победителей премии.
Для анализа я использовала следующие типы визуализации данных:
— Круговая диаграмма — Столбчатая диаграмма — Линейчатая диаграмма — Точечная диаграмма
Обложка была сгенерированна с помощью Midjorney. Промпт написан с помощью ChatGPT:
vintage style grammy award high detailed https://s.mj.run/PI-qeCArhd8 --chaos 45 --ar 1:2 --stylize 450 --iw 3 --weird 200
Цветовая палитра
Я выбрала приглушенные, но насыщенные цвета, чтобы четко отделить данные друг от друга. Это помогает сделать информацию читаемой и легко воспринимаемой.
Начало работы
В среде Google Colab я выгрузила файл с данными и установила все необходимые библиотеки для анализа и визуализации:
pandas — для обработки и анализа данных. matplotlib — для создания графиков и диаграмм. seaborn — для улучшенной визуализации графиков. numpy — для работы с массивами данных и выполнения математических операций. scipy — для выполнения статистических операций, например, для расчета линии тренда.
Далее я задала общий стиль и параметры оформления для всех графиков в Matplotlib и Seaborn, чтобы сделать их более читаемыми и визуально приятными.
Предварительная обработка данных
Очистила пропущенные значения в столбцах «artist» и «song_or_album» и проверила датасет на наличие дубликатов.
Визуализация данных
Топ 5 самых вручаемых номинаций
Для начала было выявить топ 5 самых вручаемых наград, иначе диаграммы (эта и последующие) были бы слишком перегруженные из-за большого объема данных. Также это помогает понять, какие награды доминируют в индустрии, а какие имеют меньший вес.
Если определенная награда занимает значительную долю в последние годы, можно ожидать, что ее популярность сохранится или возрастет.
Анализ показал, что наибольшей популярностью пользуется категория «Лучшая оперная запись», что говорит о высоком интересе к классической музыке. За ней следуют «Запись года» и «Альбом года». Категории «Песня года» и «Лучшие аннотации к альбому» также имеют значительную популярность, что говорит о том, что слушатели ценят как отдельные песни, так и информационное сопровождение альбомов. В целом, диаграмма отражает широкий спектр музыкальных интересов и подчеркивает важность различных аспектов музыкального искусства.
Динамика изменений популярности
Далее мне было важно определить динамику изменений в популярности наград, а именно: — Стабильные и нестабильные категории — Рост или спад популярности конкретных наград
Для этого я выбрала столбчатую диаграмму.
Мы можем заметить, что Record of the Year лидирует с 6 наградами, что делает эту номинацию самой вручаемой за последний год. В номинациях Best Engineered Album, Non-Classical, Best Latin Pop Album, Best Contemporary Classical Composition и Best Latin Jazz Album было вручено по 5 наград.
Предварительно можно сделать вывод о том, что такие результаты могут говорить о равномерном признании разных жанров и стилей музыки, а не о доминировании одного стиля или жанра. Возможно, премия старается создать более инклюзивную и разнообразную картину музыкальной индустрии.
Тренды
Следующим шагом было важно понять, как количество наград в этих номинациях изменилось за последние 5 лет (2019-2024), чтобы выявить возможные тренды в музыкальной индустрии.
Видно, что в 2024 году произошел резкий скачок в количестве наград для всех номинаций, особенно для «Record Of The Year», которая достигла 6 наград. В предыдущие годы количество наград колебалось в пределах 1-4.
— Резкий рост наград в 2024 году может привлечь больше внимания к премии в следующем году посредством упоминания в СМИ. — Успех определенных жанров и направлений, отмеченных наградами, может повлиять на музыкальные предпочтения слушателей в следующем году.
Зависимость количества наград и номинантов
Чтобы отследить, есть ли зависимость между количеством номинантов и врученных наград в категории и понять, можно ли делать прогнозы на основе количества номинантов я использовала столбчатую диаграмму с линией тренда для количества наград.
На гафике можно заметить, что изменение количества номинантов и наград прямопропорционально, что может говорить о том, что если мы наблюдаем рост номинантов, значит, можно предположить и рост наград в этой номинации.
Изменение количества наград может отражать колебания в предпочтениях жюри или изменения в качестве представленных альбомов. Возможно, в 2021 и 2022 годах были представлены особенно сильные работы, что привело к увеличению количества наград.
Заключение
Изучение динамики наград премии «Грэмми» за последние годы позволяет выявить несколько важных тенденций в музыкальной индустрии:
— Наибольшей популярностью продолжают пользоваться категории, такие как «Запись года», «Альбом года» и «Лучшая оперная запись». Особенно заметна популярность классической музыки, что говорит о постоянном интересе к этому жанру.
— Динамика изменений популярности: В последние годы наблюдается рост количества наград в некоторых номинациях, особенно в категории «Запись года», которая достигла 6 наград в 2024 году. Это может говорить о повышенном внимании к этой категории, а также о разнообразии музыкальных жанров и стилей, которые награждаются премией. Важным аспектом является равномерное распределение наград между различными жанрами, что свидетельствует о стремлении премии к инклюзивности.
— За последние 5 лет заметен резкий рост наград в 2024 году, особенно для «Записи года». Это может свидетельствовать о новых музыкальных трендах и изменениях в предпочтениях слушателей.
Изучение данных о наградах «Грэмми» позволяет не только анализировать текущие тренды, но и строить прогнозы относительно будущего музыкального ландшафта. Прогнозирование популярных категорий и их изменений может быть полезным инструментом для музыкальной индустрии, а также для слушателей и профессионалов, следящих за развитием музыкальных направлений.
